Úvod do induktivní statistiky

Prezentace na téma: "Úvod do induktivní statistiky"— Transkript prezentace:

1 Úvod do induktivní statistiky
Metodologie pro ISK II Úvod do induktivní statistiky

2 Induktivní statistika
Deskriptivní statistika: popisuje rozložení četností naměřených proměnných Statistická indukce: umožňuje zkoumat vztahy mezi proměnnými a zobecňovat výsledky na základní populaci

3 Statistická indukce (inference)
Zdroj:

4 Zobecňování na základní soubor (univariační analýza)
Pomocí intervalů spolehlivosti Explore – Confidence Interval for Mean Interval, ve kterém se hodnota nachází se spolehlivostí 95 %

5 Statistické hypotézy Statistické hypotézy jsou domněnkami o populaci, jejichž pravdivost ověřujeme (testujeme) pomocí výběrových souborů z této populace. Jejich testování směřuje k zobecnění dat výběrového souboru na základní soubor. Mareš a Rabušic, 2003 Hypotézy jsou výroky o vztahu proměnných.

6 Nulová a alternativní hypotéza
Nulová hypotéza předpokládá stav neexistence rozdílu (tj. předpokládá stav shody) mezi proměnnými/skupinami v populaci. (Arbuthnott, 1710) Alternativní hypotéza předpokládá existenci rozdílu (na základě teorie definujeme předpoklady o rozdílech mezi jednotlivými skupinami v populaci)

7 Nulová hypotéza - příklady
H0: Neexistuje rozdíl mezi rozložením proměnných ve vzorku a v populaci H0: Neexistuje vztah mezi časem věnovaným internetu a pohlavím. Ho: Neexistuje rozdíl mezi průměrným příjmem mužů a žen zaměstnaných v knihovnách.

8 Alternativní hypotéza - příklady
…

9 Testování hypotézy Reálný stav (populace) H0 H1 Akceptujeme H0 OK
Data neodpovídají – zamítáme H0 Rozdíl mezi dvěma populačními průměry neexistuje – příjímáme H0 Reálný stav (populace) H0 H1 Akceptujeme H0 OK Chyba 2. druhu Zamítáme H0 Chyba 1. druhu Rozhodnutí (vzorek)

10 Hladina významnosti Velikost rizika chyby, již připouštíme
Většinou: 0,05 (5 %) Statistická významnost je pravděpodobnost, s jakou bychom – za předpokladu platnosti nulové hypotézy – mohli obdržet data odporující nulové hypotéze. (Soukup 2010) Je-li statistická významnost nízká, nulová hypotéza nejspíš neplatí

11 Hladina významnosti V případě, že vypočtená pravděpodobnost chyby prvního druhu je menší než námi předem stanovená hranice, zamítáme nulovou hypotézu.

12 Testování Zvolíme testovací kritérium
Každé testovací kritérium má své kritické hodnoty Vypočítáme z dat hodnotu testovacího kritéria Porovnáme ji s kritickou hodnotou Hodnota je menší, než kritická  H0 zamítáme Hodnota je větší  H0 nezamítáme – rozdíl je statisticky významný

13 Testování nulové hypotézy o normálním rozložení
Analyze – Explore – Plots – Normality Plots with tests

14 Testování nulové hypotézy o normálním rozložení
Grafický test

15 Testování nulové hypotézy o normálním rozložení
Statistický test: Kolmogorovův-Smirnovův test Pokud je vypočtená významnost (ve sloupci Sig.) nízká, to je menší než 0,05 (pro spolehlivost 95 %), nulovou hypotézu o normálním rozložení v populaci zamítáme.

16 Limity statistické indukce

17 Kdy to můžeme použít? Požadavek
velkého reprezentativního náhodného souboru Statistická významnost ještě neznamená významnost věcnou

18 Úkol Rozdělte se do skupin (3-4 lidi)
Seznamte se s reprezentativním výzkumem hodnot a distinkcí – děti a rodiče (IS) – zaměřte se na děti (třicátníky) Zhodnoťte proměnnou Q10 a zobecněte průměr na populaci při 95% a 99% jistotě Definujte si 4 nulové a alternativní hypotézy a zjistěte rozložení v souboru (pouze deskriptivní statistika) Odevzdejte do odevzdávárny Odevzdejte výpisky z četby (Hendl, Ryšavý)

19 Tipy pro úkol Uvádějte tabulky četností i grafy
V tabulkách zvýrazněte potenciálně zajímavá data Užívejte správně grafy (ne koláčový pro spojité proměnné!) Okomentujte nejzajímavější zjištění (ne pouze „v přehledné tabulce vidíme výsledky…“ )